學習是一種理性的投資，每當花費十幾個小時讀完一本書，你就能領略到前人數年積累的經驗。

機器之心之前整理過Swinburne 科技大學的 Jason Brownlee 博士推薦的閱讀數目，適用任何階段的學習者參考。注意這部分推薦的都是英文資料（有的書有中文版），中文資料後面有時間整理補充。

最流行機器學習科普圖書

以下圖書適用於大多數讀者。它們點到了機器學習和資料科學的精華之處，卻沒有使用枯燥的理論或應用細節。這份書單也包括了一些流行的「統計思想」科普書籍。

The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World

地址：http://www.amazon.com/dp/0465065708?tag=inspiredalgor-20

Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

地址：http://www.amazon.com/dp/1119145678?tag=inspiredalgor-20

The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail–but Some Don"t

地址：http://www.amazon.com/dp/0143125087?tag=inspiredalgor-20

Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data

地址：http://www.amazon.com/dp/039334777X?tag=inspiredalgor-20

The Drunkard"s Walk: How Randomness Rules Our Lives

地址：http://www.amazon.com/dp/0307275175?tag=inspiredalgor-20

其中最值得推薦的一本是：《The Signal and the Noise》。

適用於機器學習初學者的書籍

以下列出最適用於初學者的書籍。希望入門的讀者同時也需要參考科普圖書（上一條）以及行業應用圖書（下一條）。

Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking

地址：http://www.amazon.com/dp/1449361323?tag=inspiredalgor-20

Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight

地址：http://www.amazon.com/dp/111866146X?tag=inspiredalgor-20

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques

地址：http://www.amazon.com/dp/0128042915?tag=inspiredalgor-20

Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline

地址：http://www.amazon.com/dp/1449358659?tag=inspiredalgor-20

在這其中最重要的一本是：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。

機器學習入門書籍——高階

以下是適用於希望入門機器學習的本科學生和開發者的書籍，內容包含了機器學習的很多話題，注重如何解決問題，而不是介紹理論。

Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started

地址：http://www.amazon.com/dp/B007A0BNP4?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning in Action

地址：http://www.amazon.com/dp/1617290181?tag=inspiredalgor-20

Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications

地址：http://www.amazon.com/dp/0596529325?tag=inspiredalgor-20

An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R

地址：http://www.amazon.com/dp/1461471370?tag=inspiredalgor-20

Applied Predictive Modeling

地址：http://www.amazon.com/dp/1461468485?tag=inspiredalgor-20

其中最值得推薦的一本是：《An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R》

機器學習教材

以下列出了機器學習領域目前最流行的教科書。它們會在研究生課程中出現，包含方法與理論的解讀。

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction

地址：http://www.amazon.com/dp/0387848576?tag=inspiredalgor-20

Pattern Recognition and Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/0387310738?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning: A Probabilistic Perspective

地址：http://www.amazon.com/dp/0262018020?tag=inspiredalgor-20

Learning From Data

地址：http://www.amazon.com/dp/B00YDJC98K?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/0070428077?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data

地址：http://www.amazon.com/dp/1107422221?tag=inspiredalgor-20

Foundations of Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/026201825X?tag=inspiredalgor-20

其中的重點是：《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》

機器學習圖書——按主題分

有關 R 語言在機器學習中如何應用的圖書。

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction

地址：http://www.amazon.com/dp/0387848576?tag=inspiredalgor-20

Pattern Recognition and Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/0387310738?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning: A Probabilistic Perspective

地址：http://www.amazon.com/dp/0262018020?tag=inspiredalgor-20

Learning From Data

地址：http://www.amazon.com/dp/B00YDJC98K?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/0070428077?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data

地址：http://www.amazon.com/dp/1107422221?tag=inspiredalgor-20

Foundations of Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/026201825X?tag=inspiredalgor-20

這方面的首選圖書是：《The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction》。

Python 機器學習

以下列出 Python 機器學習熱門書籍

Python Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/1783555130?tag=inspiredalgor-20

Data Science from Scratch: First Principles with Python

地址：http://www.amazon.com/dp/149190142X?tag=inspiredalgor-20

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems

地址：http://www.amazon.com/dp/1491962291?tag=inspiredalgor-20

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

地址：http://www.amazon.com/dp/1449369413?tag=inspiredalgor-20

Vital Introduction to Machine Learning with Python: Best Practices to Improve and Optimize Machine Learning Systems and Algorithms

地址：http://www.amazon.com/dp/B01N4FUDSE?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis

地址：http://www.amazon.com/dp/1118961749?tag=inspiredalgor-20

Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data

地址：http://www.amazon.com/dp/1491912057?tag=inspiredalgor-20

Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools 地址：http://www.amazon.com/dp/1633430030?tag=inspiredalgor-20

Real-World Machine Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/1617291927?tag=inspiredalgor-20

最值得注意的當然是《Python 機器學習》了。

深度學習

注意：深度學習的圖書目前還比較稀缺，以下這份列表只能保證數量，而不是質量。

Deep Learning

地址：http://www.amazon.com/dp/0262035618?tag=inspiredalgor-20

Deep Learning: A Practitioner"s Approach

地址：http://www.amazon.com/dp/1491914254?tag=inspiredalgor-20

Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms

地址：http://www.amazon.com/dp/1491925612?tag=inspiredalgor-20

Learning TensorFlow: A guide to building deep learning systems

地址：http://www.amazon.com/dp/1491978511?tag=inspiredalgor-20

Machine Learning with TensorFlow

地址：http://www.amazon.com/dp/1617293873?tag=inspiredalgor-20

TensorFlow Machine Learning Cookbook

地址：http://www.amazon.com/dp/1786462168?tag=inspiredalgor-20

Getting Started with TensorFlow

地址：http://www.amazon.com/dp/1786468573?tag=inspiredalgor-20

TensorFlow for Machine Intelligence: A Hands-On Introduction to Learning Algorithms

地址：http://www.amazon.com/dp/1939902452?tag=inspiredalgor-20

其中最重要的一本書當然是：Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow 所著的《Deep Learning》（此書中文版網上已有）。

時序序列預測

目前時序序列預測在實際應用中主要是由 R 語言的平臺所主導。

Time Series Analysis: Forecasting and Control

地址：http://www.amazon.com/dp/1118675029?tag=inspiredalgor-20

Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide

地址：http://www.amazon.com/dp/0997847913?tag=inspiredalgor-20

Introduction to Time Series and Forecasting

地址：http://www.amazon.com/dp/3319298526?tag=inspiredalgor-20

Forecasting：principles and practice

地址：http://www.amazon.com/dp/0987507109?tag=inspiredalgor-20

最優質的入門介紹書籍是 Forecasting：principles and practice。

時序序列最優質的教科書是 Time Series Analysis: Forecasting and Control。

《機器學習》

周志華

如果能把這一本書學會，那麼面試考的基本模型演算法就都不成問題。

《Python Machine Learning》

Sebastian Raschka

幾乎每一章都有一個機器學習專案完整的scikit-learn程式碼：

特徵選擇，評估矩陣，模型選擇，評估模型，調優模型

對預處理，降維，超引數調優，模型評估等實際專案中很重要的步驟的講解也很深入，都是一邊講原理，一邊有實戰程式碼。

還有情感分析，預測房價，影象識別等幾個專案。

在應用模型的同時，會講解模型的具體原理，數學公式。

理論和實踐相結合，還有對結果的實際分析。

對於每個模型都會講到其中關鍵的問題，比如 svm 如何選擇核函式，如何選擇重要的特徵等等。

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》

Aurélien Géron

這本書非常好，因為只看目錄就會覺得作者的邏輯非常清晰，是能夠系統化掌握機器學習整體知識體系的一本非常不錯的書，機器學習必備。

它的原理可能講的並不深，沒有特別複雜的數學公式，

但是概念比較全面，而且是依照一個完整的專案流程，將核心概念串聯起來，也配有 scikit learn 的程式碼。

它的前一部分是機器學習，用的工具是scikit learn，後一部分是深度學習，工具是Tensorflow，而且今年Tensorflow釋出了2.0版本，這本書也跟著迭代更新，裡面的程式碼全部換成了2.0版本。

理論方面看：

2、進階級： 《elements of statistical learning》，對數學要求較高，需要惡補線性代數方面的知識。

實戰方面：

1.《機器學習實戰》

2. tensorflow和sklearn的資料和開源專案

其實，更建議您看影片教程：

1、臺灣大學李宏毅的教學影片

2、Andrew NG的影片

3、臺灣大學陳軒田的影片 這些在B站都有